import torch
import torch.nn.functional as F  # 激励函数都在这
from torch.autograd import Variable
import matplotlib.pyplot as plt

# 假数据
n_data = torch.ones(100, 2)  # 数据的基本形态
x0 = torch.normal(2 * n_data, 1)  # 类型0 x data (tensor), shape=(100, 2)    # 随机赋值
# print(x0.shape)
y0 = torch.zeros(100)  # 类型0 y data (tensor), shape=(100, )
x1 = torch.normal(-2 * n_data, 1)  # 类型1 x data (tensor), shape=(100, 1)    # 另一堆数据
y1 = torch.ones(100)  # 类型1 y data (tensor), shape=(100, )
x = torch.cat((x0, x1), 0).type(torch.FloatTensor)  # FloatTensor = 32-bit floating
# 将两堆数据合在一起,当作训练的数据
# print(x.shape)
y = torch.cat((y0, y1), ).type(torch.LongTensor)  # LongTensor = 64-bit integer
# print(y.shape)
# 两堆y合在一起，作为训练初始时数据的标签
x, y = Variable(x), Variable(y)  # 神经网络只能处理Variable数据


# plt.scatter(x.data.numpy()[:, 0], x.data.numpy()[:, 1], vector_c=y.data.numpy(), s=100, lw=0, cmap='RdYlGn')
# plt.show()    # 显示初始散点图


class Net(torch.nn.Module):  # 继承 torch 的 Module  init 和forward是最重要的两个模块
    def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output):
        super(Net, self).__init__()  # 继承 __init__ 功能
        # 以上为固定流程
        # 定义每层用什么样的形式  自定义部分
        self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature, n_hidden)  # 隐藏层输出
        # n_feature 输入数据个数  n_hidden 隐藏层神经元个数
        self.predict = torch.nn.Linear(n_hidden, n_output)  # 预测神经层

    def forward(self, x):  # 这同时也是 Module 中的 forward 功能  前向传递的过程
        # 正向传播输入值, 神经网络分析出输出值
        x = F.relu(self.hidden(x))  # 用hidden激活x ，并用激励函数处理
        x = self.predict(x)  # 用predict输出
        return x


net = Net(2, 10, 2)  # 输入2个，隐藏层10层，输出2个
print(net)
# print(net)
# 优化网络
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.03)  # 用SGD优化器优化，lr为学习率，将net的参数传入
loss_func = torch.nn.CrossEntropyLoss()
# 计算误差的手段  这里用CrossEntropyLoss  概率模式
plt.ion()   # 画图
plt.show()

for t in range(100):
    out = net(x)   # 通过网络计算得到的预测值
    loss = loss_func(out, y)  # 计算误差
    optimizer.zero_grad()  # 将net.parameters中上一批梯度清零
    loss.backward()     # 反向传递  计算节点梯度
    optimizer.step()    # 优化节点
    if t % 2 == 0:  # 动态显示
        plt.cla()
        # 过了一道 softmax 的激励函数后的最大概率才是预测值
        prediction = torch.max(F.softmax(out), 1)[1]   # out 转化成概率
        pred_y = prediction.data.numpy().squeeze()
        target_y = y.data.numpy()
        plt.scatter(x.data.numpy()[:, 0], x.data.numpy()[:, 1], c=pred_y, s=100, lw=0, cmap='RdYlGn')
        accuracy = sum(pred_y == target_y)/200.  # 预测中有多少和真实值一样
        plt.text(1.5, -4, 'Accuracy=%.2f' % accuracy, fontdict={'size': 20, 'color':  'red'})
        plt.pause(0.1)


plt.ioff()
plt.show()


